基于ARMA模型的安徽省农村居民收入趋势预测

利用1990-2013年安徽省农村人均纯收入数据作为样本,对样本数据进行平稳性检验、自相关及偏相关分析,建立ARMA(1,1)模型并进行预测,结果表明,安徽省农村人均纯收入将保持长期稳定的增长态势,并对提高农村居民收入、减小城乡居民收入的差距等问题提出合理性建议。     

基于VAR模型我国生猪出栏量和存栏量预测

向量自回归模型(VAR)模型常用于多个相关联的时间序的预测,它以历史数据为基础,通过挖掘系统内部所隐含信息实现对时间序列未来发展趋势的预测,并且能够揭示关联时间序列之间的联系,比孤立地对多关联时间系列进行单独预测具有更高的精度.运用VAR模型对我国生猪出栏量和存栏量进行了预测.结果显示,生猪出栏量的平均预测误差仅为1....     

我国牧草与草种进出口贸易分析及预测——基于HP滤波法和ARMA模型

本文采用HP滤波法对我国牧草、草种进出口的短期趋势和周期波动进行分析,并依据其波动趋势进行简单的周期划分;同时,利用ARMA模型对2013年我国牧草及草种贸易情况进行预测,发现贸易逆差不可避免且愈加严重,国内应注重牧草发展的主动权。     

基于ARMA模型的新疆羊肉产量的分析与预测

文章基于1978—2012年新疆羊肉产量的时间序列,先后通过平稳化检验及自相关与偏相关分析,建立模型为ARMA(1,1);然后确定模型参数并对模型的残差序列进行白噪声检验,检验通过,满足预测的要求;运用该模型对新疆羊肉产量进行预测,结果显示平均相对误差率为2.19%,希尔不等系数5.81%,其中2012年相对误差率为2.50%,精度较高,预测良好;最后对2009—2012年进行短期预测,数据表明,羊肉产量将继续增长。     

基于ARMA模型的新疆羊肉产量的分析与预测

文章基于1978—2012年新疆羊肉产量的时间序列,先后通过平稳化检验及自相关与偏相关分析,建立模型为ARMA（1,1）;然后确定模型参数并对模型的残差序列进行白噪声检验,检验通过,满足预测的要求;运用该模型对新疆羊肉产量进行预测,结果显示平均相对误差率为2.19%,希尔不等系数5.81%,其中2012年相对误差率为2.50%,精度较高,预测良好;最后对2009—2012年进行短期预测,数据表明,羊肉产量将继续增长。     

我国乳制品消费结构及趋势分析——基于6座典型城市3000名消费者的乳制品消费调研

对照联合国以恩格尔系数大小划分的世界各国生活水平的标准,2017年我国开始步入富足阶段。居民对食物消费数量刚性增长的同时,对产品结构、质量与营养也提出了更高的要求。随着对食物营养健康意识的提升,居民饮奶意识不断增强,我国人均乳制品表观年消费量由2000年的7.1千克增长到2018年的34.3千克,18年间翻了4.8倍。但是相比全球平均水平,我国目前人均乳制品消费量仍然不足。综合运用微观调研、国家统计、国际数据等三方数据,分析当前我国乳制品的消费特征、消费结构以及未来消费趋势,并提出消费引导建议。     

基于VAR模型的玉米、豆粕和鸡肉价格的动态关联性研究

<正>改革开放以来,随着国民经济的高速发展,消费者的菜篮子发生了很大变化,显而易见的一个特征就是:人均粮食消费比例下降38%,人均肉类消费比例上升59%,且白肉所占消费比例增加了267%,很大程度上影响了畜牧业生产结构和畜产品的市场价格。鸡肉是我国最主要的肉类消费品之一,在改善膳食结构、增强国民健康水平和提高生活幸福指数等方面做出了巨大贡献,其价格变动对于养殖户和城乡居民来说具有较大影响。     

基于VAR模型的我国鸡肉价格波动的影响因素分析

本文借助VAR模型(向量自回归模型),运用脉冲响应函数和方差分解方法对我国鸡肉价格波动的影响因素进行了实证分析。结果表明,肉雏鸡价格、活鸡价格、玉米价格、豆粕价格、饲料价格、猪肉价格、CPI与鸡肉价格之间存在长期的均衡关系。我国鸡肉价格对自身变动的贡献最大,玉米价格对鸡肉价格变化有着长期显著的拉动作用,替代品猪肉价格变动对鸡肉价格也有较大影响,CPI对鸡肉价格的影响具有长期效应,肉雏鸡价格和豆粕价格对鸡肉价格的影响短期显著而长期较弱,活鸡价格和肉鸡配合料价格对鸡肉价格变化的影响较小。基于上述结论,笔者提出了相应的政策建议。     

食品法典——乳和乳制品 联合国粮食及农业组织、世界卫生组织

1 适用范围 本标准适用于符合本标准第2节有关奶酪界定的用于直接消费或进一步加工的所有产品.隶属于本标准条款的,还有一些单个和群组种类的奶酪标准,含有一些比本标准更特定和具体的条款.在这种情况下,这些特定条款也将适用.     

国际食品价格对我国的传导效应分析——基于主成分分析和VAR模型的实证分析

本文通过对国际贸易、国际期货、进口成本等14个指标进行主成分分析,利用提取出的主成分和国内食品价格指数建立VAR模型,通过脉冲响应函数和方差分解,计算出各种因素对国内食品价格指数的影响程度和影响时间。     

基于VAR模型的我国猪肉价格波动影响因素的实证研究

猪肉价格剧烈波动既会影响广大居民日常生活甚至波及社会安定,也会影响农民养猪积极性并引发农业资源配置的低效率.本文根据2006—2019年168个月度样本数据,利用VAR模型,从猪肉自身价格以及供给和需求2个层面研究影响猪肉价格波动的主要因素.实证研究显示:猪肉自身价格对猪肉价格波动影响最大,10个月前的猪肉价格对当月猪...     

基于MaxEnt模型的青藏高原草原毛虫虫害发生趋势预测

【目的】草原毛虫是青藏高原主要害虫之一,受到气候变化的强烈影响。预测未来气候变化影响下的草原毛虫虫害发生情况,有利于制定合理的草原管理政策。【方法】基于从公开文献获取的 24 个草原毛虫虫害发生位点 ,利用 MaxEnt 模型和 GIS 软件模拟了两种社会共享经济路径（Shared Socio-economic Pathways,SSPs）下当前（2021-2040 年）和未来（2081-2100 年）草原毛虫虫害的潜在发生区。【结果】1）在两种 SSPs 下主导当前和未来草原毛虫虫害发生的环境因子均为年降水量和坡度;2）在两种 SSPs 下,未来草原毛虫虫害发生的最适宜年降水量较当前有所升高,最适宜坡度较当前降低;3）在两种 SSPs 下,未来草原毛虫虫害发生中高风险区面积较当前有所降低;4）未来草原毛虫虫害发生中高风险区海拔范围在 SSP126 下下移,其海拔分布上限和下限在 SSP585 下分别下移和上移。 【结论】气候变化将不利于草原毛虫虫害的发生。未来制约草原毛虫虫害发生的主要环境因子是年降水量。现有的基于野外控制试验的草原毛虫研究不足以模拟气候变化情境下的情况,未来草原毛虫相关研究需着重关注降水的变化。     

进口奶粉价格对我国原料奶价格的影响——基于VAR模型的实证分析

近年来,数量不断激增的进口奶粉对我国原料奶产业的发展带来了挑战。本文以2009年1月—2017年2月的月度数据为样本,采用VAR模型,通过脉冲响应函数、方差分解就进口奶粉价格对我国原料奶价格的影响进行了实证分析。结果表明:进口奶粉价格提高有助于提高我国原料奶的价格水平,原料奶价格对进口奶粉价格冲击的响应期约为2年,且在第2年进口奶粉价格对原料奶价格约有6.85%的贡献率。最后根据研究结果提出完善奶业贸易管理、严格执行新标准及推进我国奶业一体化经营的对策建议。     

基于ARIMA模型对宁夏地区奶牛体细胞数的趋势预测

本研究通过对生产性能测定（DHI）数据的挖掘与分析建立预测宁夏地区奶牛体细胞数（SCC）的模型,为奶牛乳房炎的防制提供借鉴,使得DHI数据更加有效、及时地指导奶业的发展。对2011年9月~2016年2月宁夏地区奶牛平均SCC数据进行差分使其达到平稳化,采用季节ARIMA模型对数据进行分析、拟合和预测。利用R软件的auto.arima函数计算出合适的时间序列模型ARIMA（1,1,0）（1,1,0）_[12],其AIC为-3.67。Acf检验说明残差没有明显的自相关性;Ljung-Box测试显示所有的P值>0.5,表明残差为白噪声,说明此模型可用来对未来的24个月进行预测。再利用R软件的forecast函数对2016年3月~2017年2月的数据进行预测,作出预测图。从预测的结果可以看出,宁夏地区奶牛SCC整体呈现下降趋势。2017年1月SCC最少,预测值约为25.31万个/mL;2016年3月SCC最大,预测值约为43.96万个/mL。从结果也可看出,宁夏地区奶牛SCC均大于隐性乳房炎的临界值（>20万个/mL）,说明宁夏地区还应该加大对奶牛乳房炎的防制。同时,若能及时添加新的SCC数据,就能对该数据模型进行更新,使其预测值更接近真实值,对实际生产的指导意义更大。     

我国乳制品供给市场空间关联性研究——基于空间探索分析法

通过空间探索分析法,从全域和局域两个尺度分析2000—2014年我国乳制品供给市场地理相关性特征。结果表明:我国乳制品供给市场呈现明显的空间依赖性和空间集聚现象。从全域尺度看,2000—2014年间我国乳制品供给市场地理相关性呈现先下降后上升的趋势;局域尺度看,大部分地区的空间关系不显著,显著区域中呈现空间同质性的省域占比较大,占总体分布的26.5%,高高集聚区在原来仅包括内蒙古的基础上,增加了黑龙江省,而低低集聚区数量与分布保持不变。     

我国猪肉价格波动及其影响因素分析——基于Markov区制转换VAR模型的实证检验

本文运用MSIHI(3)-VAR(2)模型,选取2009年2月-2015年10月的月度数据,从非线性角度实证研究了影响我国猪肉价格波动的因素。实证结果表明:第一,在供给方面,玉米价格和仔猪价格的上涨都会引起猪肉价格上涨,且均在猪肉市场高涨时期效果更显著,相反,玉米价格和仔猪价格的下跌都会引起猪肉价格下跌,且均在猪肉低迷时期反应更显著。在需求方面,鸡肉价格的波动会引起猪肉价格的同向波动,但存在一定的滞后性。第二,生猪供给增加,猪肉价格在高涨时期下降幅度小,而在低迷和平稳时期下降幅度大,相反,生猪供给减少,猪肉价格在高涨时期上涨幅度大,而在低迷和平稳时期上涨幅度小。最后,本文根据实证结论为政府部门提出稳定猪肉市场的相关政策建议。     

基于Panel Data模型对我国城乡乳制品消费差异与空间差异的分析

基于1992—2014年我国省际面板数据,对我国城乡居民乳制品消费差异影响因素及地区差异进行实证研究。研究表明收入水平、消费习惯、基尼系数、乳制品及其替代品价格、苜蓿价格、食品质量安全事件对我国城乡居民乳制品消费差异均有显著影响,收入分配差距对乳制品城乡高、低消费区消费差异的影响显著;城镇低消费区居民乳制品消费差异受市场价格波动的影响较大;消费习惯对城镇高、农村低消费区影响较显著。     

生猪价格波动的非对称分析——基于Markov区制转移VAR模型

本研究基于2000年1月—2017年6月的生猪价格月度数据,选取影响生猪价格波动的主要因素,建立MSIAH(3)-VAR(2)模型分析生猪价格在不同区制下的波动情况,并对未来的生猪价格做出预测。结果表明:(1)仔猪价格、猪肉价格和牛肉价格显著影响着生猪价格,在不同状态下,对生猪价格的影响有异质性。猪肉价格在3种区制状态下对生猪价格均有显著影响,仔猪价格仅在价格下跌时对生猪价格有显著影响,而牛肉价格仅在价格上涨时对生猪价格有显著影响。(2)生猪价格位于价格稳定区制的频率最高,达到0.5529,且3个区制具有高度稳定性。区制1转移至区制3、区制3转移至区制1的概率分别为0.1046和0.0600,区制2转移到区制3、区制3转移到区制2的概率分别为0.1079和0.4315,生猪价格波动存在不对称性。(3)预测2017年下半年的生猪价格从价格下跌状态转移至价格稳定状态概率显著增大,和实际情况较吻合。     

基于ARIMA模型的我国生鲜乳价格预测研究

价格稳定是乳业产业健康发展的基础,生鲜乳价格剧烈波动已经严重阻碍了我国乳制品行业的健康发展,对生产者决策以及政府部门制订宏观调控政策产生不利影响。预测生鲜乳价格,对于保证奶业生产者利益,稳定消费者需求以及促进奶业产业健康稳定发展等具有重要的现实意义。本文根据农业农村部畜牧兽医局2019年1月至2022年5月期间175个生鲜乳周度价格序列进行分析,采用ARIMA预测模型,预测出2022年6～9月的生鲜乳周度价格。研究发现：ARIMA预测模型预测精度较高,平均绝对百分比误差在5%以内,可以利用该模型对生鲜乳周度价格进行预测;2022年6～9月生鲜乳周度价格呈现下降趋势。生鲜乳价格的下降会对乳业生产者产生不良的影响,应提前做好应对措施,规避可能产生的经济损失。     

豆粕现货价格对期货价格的影响——基于VAR模型的实证分析

作为期货交易的优秀品类,豆粕期货自上市后呈有序向好态势发展,获得众多期货市场投资者青睐。探究豆粕期货价格与现货价格间联动关系,有助于降低价格波动对豆粕产业的影响,为稳定农产品期货市场提供保障。以2009年8月—2021年8月的月度数据为样本,借助VAR模型,运用脉冲响应函数与方差分解检验豆粕现货价格对期货价格的影响。结果表明,豆粕期货价格对现货价格冲击的响应期为两年,第二年豆粕现货价格对期货价格具有6.97%的贡献率。研究表明,我国豆粕现货价格对期货价格具有显著促进作用。